mcpField
F
Flagcheck Job Analyzer

Flagcheck Job Analyzer

リモート
github.com/jordan23wagner-opsビジネス・マーケティング013 週間前に更新
リポジトリ

Flagcheck Job Analyzer について

Flagcheck Job Analyzer は、求職者やエージェント向けの MCP サーバーです。求人情報の ATS キーワード適合度、懸念点、給与範囲、履歴書との適合度を分析し、構造化データを返します。現在は API キーが必要で、開発は一時停止中です。

主な機能

  1. 01ATS キーワード適合度の分析
  2. 02求人情報の懸念点の検出
  3. 03給与範囲のベンチマーク
  4. 04履歴書との適合度評価
  5. 05構造化 JSON の結果

活用シーン

  1. 01求人情報の ATS キーワード適合度の確認
  2. 02求人情報に潜む懸念点の確認
  3. 03給与範囲とベンチマークの比較
  4. 04履歴書と求人の適合度評価

MCP 対応

HTTP エンドポイントを通じて、MCP クライアントに `scan_job_posting` と `analyze_resume_fit` ツールを提供します。リクエストには `x-api-key` ヘッダーが必要です。

#job-search#ats#resume#hr#recruiting#salary

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://y-delta-lake.vercel.app/api/analyze
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

FlagCheck 求人アナライザー

AI エージェントが求人情報を分析し、ATS との互換性、危険信号、給与ベンチマーク、キーワード最適化を確認できる Model Context Protocol（MCP）サーバーです。

MCP エンドポイント

https://flagcheck-paid-api.vercel.app/api/mcp

できること

求人情報の ATS キーワードとの一致度を分析し、曖昧な職種名や非現実的な要件などの危険信号を検出し、給与範囲を比較するとともに、求人との全体的な適合度をスコア化します。

使用方法

上記のエンドポイントに、resume と jobDescription のフィールドを含む POST リクエストを送り、x-api-key ヘッダーを指定すると、構造化された分析結果が返されます。

アクセス／支払い

現在、このエンドポイントは、README で以前（誤って）案内していた x402 の USDC マイクロペイメントフローではなく、共有シークレットの x-api-key ヘッダー（サーバーの FLAGCHECK_API_KEY 環境変数で設定）によってアクセスが制限されています。このコードベースでは x402 による支払い検証はまだ実装されていないため、現時点ではリクエストの計測やオンチェーンでの課金は行われません。

リクエストごとの x402 ベースの実課金は、今後の実装予定であり、リリース済みの機能ではありません。それまでは、すべてのリクエストで x-api-key ヘッダーが必須です。

⏸ 一時停止中（2026-07-27）

積極的な開発はこれ以上行いません。求人情報の分析機能は Job-Assistant（「Alicia AI」）に統合中です。この製品は、より成熟し、継続的にメンテナンスされており、現在はその中でこの領域（Match Score + Analyze Job）をカバーしています。以下の修正は本番環境で有効であり、今後も有効なままです。このリポジトリへの新たな投資は、当面予定していません。

2026-07-27 にリリースした修正

  • 無効な AI モデル ID を修正（claude-sonnet-4-5/claude-sonnet-4-6 → claude-sonnet-5）— /api/scan-job で本番環境の 500 エラーが発生していました。
  • MCP サーバーを書き換え — 以前の /api/mcp は、必要な認証ヘッダーと resume フィールドを指定せずに /api/analyze を呼び出していたため、すべての tools/call が失敗していました。現在は、動作する 2 つのツール、scan_job_posting と analyze_resume_fit を公開しています。
  • scan-job と extract-resume にアクセス制限を追加 — どちらも認証なしで有料の Anthropic API を呼び出していましたが、現在は analyze と同じ x-api-key ヘッダーが必要です。
  • 公式 MCP レジストリ向けに server.json を追加（スキーマ検証済み。公開はまだです）。

コメント

Markdown 対応

MCP は初めてですか？

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。